Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Dữ liệu có khớp với câu chuyện của chúng ta không?

Bạn đã mô hình hóa no-hitter bằng phân phối Exponential. Hãy tạo một ECDF từ dữ liệu thực. Chồng CDF lý thuyết lên ECDF từ dữ liệu. Việc này giúp bạn kiểm chứng rằng phân phối Exponential mô tả được dữ liệu quan sát.

Bạn có thể xem lại hàm bạn đã viết ở khóa trước để tính ECDF, cũng như đoạn mã bạn đã dùng để vẽ nó.

Bài tập này là một phần của khóa học

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tính ECDF từ thời gian thực tế giữa các no-hitter (nohitter_times). Dùng hàm ecdf() bạn đã viết trong khóa tiền truyện.
  • Tạo CDF từ các mẫu lý thuyết bạn đã lấy ở bài trước (inter_nohitter_time).
  • Vẽ x_theor và y_theor dưới dạng đường bằng plt.plot(). Sau đó chồng ECDF của dữ liệu thực x và y dưới dạng điểm. Để làm vậy, bạn cần chỉ định các đối số từ khóa marker = '.' và linestyle = 'none' cùng với x và y trong plt.plot().
  • Đặt lề của biểu đồ là 2%.
  • Hiển thị biểu đồ.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Create an ECDF from real data: x, y
x, y = ____

# Create a CDF from theoretical samples: x_theor, y_theor
x_theor, y_theor = ____

# Overlay the plots
plt.plot(____, ____)
plt.plot(____, ____, marker=____, linestyle=____)

# Margins and axis labels
plt.margins(____)
plt.xlabel('Games between no-hitters')
plt.ylabel('CDF')

# Show the plot
plt.show()
Chỉnh sửa và Chạy Mã